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Enregistrement W4205575869 · doi:10.2139/ssrn.3976176

Effects of Assisted Reproductive Technology on Offspring Growth and Adiposity from Infancy to Early Adulthood: Coordinated Analysis of 26 Multinational Cohort Studies

2021· article· en· W4205575869 sur OpenAlexaff
Ahmed Elhakeem, Amy E. Taylor, Hazel Inskip, Jonathan Huang, Muriel Tafflet, Johan L. Vinther, Federica Asta, Jan S. Erkamp, Luigi Gagliardi, Kathrin Guerlich, Jane Halliday, Margreet W. Harskamp–van Ginkel, Jianrong He, Vincent W. V. Jaddoe, Sharon Lewis, Gillian M. Maher, Yannis Μanios, Toby Mansell, Fergus P. McCarthy, Sheila McDonald, Emanula Medda, Lorenza Nisticò, Angela Pinot de Moira, Maja Popović, Irwin Reiss, Carina Rodrigues, Theodosia Salika, Ash Smith, Maria A. Stazi, Caroline Walker, Muci Wu, Bjørn Olav Åsvold, Henrique Barros, Sonia Brescianini, David Burgner, Jerry Chan, Marie‐Aline Charles, Johan G. Eriksson, Romy Gaillard, Veit Grote, Siri E. Håberg, Barbara Heude, Berthold Koletzko, Susan Morton, George Moschonis, Deirdre M. Murray, Daniela Porta, Xiu Qiu, Lorenzo Richiardi, Franca Rusconi, Richard Saffery, Suzanne Tough, Tanja G. M. Vrijkotte, Scott M. Nelson, Anne‐Marie Nybo Andersen, Maria C. Magnus

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAssisted Reproductive Technology and Twin Pregnancy
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOffspringMultinational corporationCohortCohort studyDemographyMedicineAssisted reproductive technologyPsychologyGerontologyBiologyPregnancyInternal medicinePolitical scienceGeneticsSociologyInfertility

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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